脳卒中後のアルファバンドコヒーレンスのニューロフィードバックトレーニング

背景: ブレイン コンピューター インターフェイス (BCI) の技術により、脳の活動を監視し、活動パターンの特定の変化に関するリアルタイム出力を生成することが可能になります。 記録された被験者は、自分の努力に関連する神経活動についてのフィードバックを受け取り、自発的に脳活動を調節することを学ぶことができます。 ブレイン・コンピューター・インターフェース・システムによる運動皮質活性化のトレーニングが脳卒中患者の回復を促進できるという証拠が蓄積されている。 ここでは、動きに関連した活性化ではなく、運動パフォーマンスの安静状態の相関関係を訓練する新しいアプローチを提案します。 これまでの研究では、運動皮質における安静状態のアルファ振動が脳の他の部分とより一貫しているほど、脳卒中患者の運動課題のパフォーマンスが向上することが示されている。 さらに、観察研究では、ニューロフィードバックによる運動皮質のアルファバンドコヒーレンスのトレーニングが運動能力に有益な効果をもたらすことが示唆されています。

目的 : このランダム化比較研究は、慢性脳卒中患者において、ブレインコンピューターインターフェースを使用して運動皮質と脳の残りの部分の間の機能的接続をトレーニングすることの有用性をテストすることを目的としています。 私たちは、ニューロフィードバック トレーニングのこのネットワーク変種が、領域および周波数に応じた機能的接続の増加と、影響を受けた上肢の機能の改善につながるのではないかと仮説を立てました。

方法: 慢性脳卒中と片側の上肢運動機能の重大な欠損を有する患者 10 人が、ランダム化されたクロスオーバー デザインで 2 つの期間のニューロフィードバック トレーニングを実行します。 ある期間で、彼らは影響を受けた運動皮質の周囲の無傷の領域と脳の残りの部分の間のアルファバンドのコヒーレンスを訓練します。 制御期間では、運動機能に直接関係しない制御領域（健康な半球の内側前頭前野）と脳の残りの部分との間のアルファバンドのコヒーレンスを訓練します。 各期間では、週に 2 回のトレーニング セッションが 4 週間実施されます。 生理期間は少なくとも 4 週間空けてください。 脳内の振動は、適応空間フィルターを使用して 128 個の EEG チャネルから再構成され、ターゲット領域と脳の残りの部分の間のコヒーレンスがリアルタイムで計算されます。 コヒーレンスの大きさは、コンピュータ画面上にカーソルの形で表示されます。

重要性：この研究は、運動学習における機能的接続の役割の因果関係の証拠を提供する可能性があり、リハビリテーションの新しい戦略につながる可能性があります。